Kafka生产者消息异步发送并返回发送信息api编写教程

1.引入依赖(pox.xml文件)

<dependencies>

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka-clients</artifactId>

<version>3.6.2</version>

</dependency>

</dependencies>

2.创建java类

3.配置运行属性

//连接的服务器

properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092,node2:9092");

//指定对应的key和value的序列化类型

properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName()); properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

//关联自定义分区器

//properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ljr.kafka.producer.MyPartitioner");

4.创建生产者对象

键入new KafkaProducer<>(),光标置于括号内CTRL+P可以显示需要对象为properties;

键入new Properties().var 回车,键入new KafkaProducer<>(properties).var 回车,选择变量名

5.发送消息并返回发送结果

键入KafkaProducer.send(),提示需要对象ProducerRecord;键入topic名(order)和要发送的信息("0000"+i),new Callback()回车会弹出需要重写的抽象类,补全返回条件、需要返回的信息即可实现抽象类;

e == null 表示消息全部发送完毕;

6.关闭资源

KafkaProducer.close();

7.运行查看结果

运行:

可以看到有返回信息;

另开窗口查看发送结果

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092,node2:9092 --topic order

信息发送成功;

8.完整代码

java 复制代码
package com.ljr.kafka.producer;

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class CustomProducerCallback {
    public static void main(String[] args) {

        Properties properties = new Properties();

        properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092,node2:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
/关联自定义分区器
//		properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.ljr.kafka.producer.MyPartitioner");

        KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(properties);

        for(int i =0; i < 3; i++){
            kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("customers", "LiSi" + i), new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
                    if (e == null) {
                        System.out.println("topic:" + recordMetadata.topic() + " partition:" + recordMetadata.partition());
                    }
                }
            });
        }
        kafkaProducer.close();
    }
}
相关推荐
Elastic 中国社区官方博客2 小时前
在 Elasticsearch 中使用 Mistral Chat completions 进行上下文工程
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
橙色云-智橙协同研发2 小时前
从 CAD 图纸到 Excel 数据:橙色云智橙 PLM 打造制造企业数字化协同新模式
大数据·功能测试·云原生·cad·plm·云plm·bom提取
喝可乐的希饭a3 小时前
Elasticsearch 的 Routing 策略详解
大数据·elasticsearch·搜索引擎
TDengine (老段)5 小时前
TDengine 字符串函数 CHAR 用户手册
java·大数据·数据库·物联网·时序数据库·tdengine·涛思数据
2501_933670795 小时前
高职大数据技术专业需要的基础
大数据
科技峰行者7 小时前
微软与OpenAI联合研发“Orion“超大规模AI模型:100万亿参数开启“科学家AI“新纪元
大数据·人工智能·microsoft
拓端研究室7 小时前
2025母婴用品双11营销解码与AI应用洞察报告|附40+份报告PDF、数据、绘图模板汇总下载
大数据·人工智能
GOATLong7 小时前
git使用
大数据·c语言·c++·git·elasticsearch
Ribou8 小时前
无zookeeper Kafka 4.1.0 Raft 集群搭建
分布式·zookeeper·kafka
hans汉斯8 小时前
【计算机科学与应用】基于BERT与DeepSeek大模型的智能舆论监控系统设计
大数据·人工智能·深度学习·算法·自然语言处理·bert·去噪